JP2022548251A - 事前対応型クライアント関係分析のための方法及びシステム - Google Patents
事前対応型クライアント関係分析のための方法及びシステム Download PDFInfo
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Abstract
Description
Claims (44)
- クライアントの満足を事前対応として検出するためのコンピューティング・システム実施方法であって、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、1つ又は複数のクライアント・サービス・システムから履歴案件ベクトル・データを収集するステップと、
前記履歴案件ベクトル・データを使用して、1つ又は複数の機械学習異常検出モデルを、案件データ内のクライアントの潜在的な不満を示す異常を検出するように訓練するステップと、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、サービス・プロバイダの1つ又は複数のクライアントに関連する現在のクライアント案件を表す現在の案件ベクトル・データを取得するステップと、
前記現在の案件ベクトル・データを前記訓練済みの1つ又は複数の機械学習異常検出モデルに提供するステップと、
前記1つ又は複数の機械学習異常検出モデルを使用して、1つ又は複数の特定の現在のクライアント案件の前記現在の案件ベクトル・データ内の1つ又は複数の異常を識別するステップと、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、シグナル・レポートを生成するステップであって、前記シグナル・レポートが、1つ又は複数の識別された異常を有する前記1つ又は複数の特定の現在のクライアント案件と、1つ又は複数の識別された異常を有するリスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数の異常とのそれぞれのリストを含む、ステップと、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップと
を含む、コンピューティング・システム実施方法。 - 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記履歴案件ベクトル・データを収集する前記ステップにおいて、前記ベクトル・データの他のベクトルに関連して前記ベクトル・データの各ベクトルに重みが割り当てられる、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記履歴案件ベクトル・データを収集する前記ステップにおいて、前記ベクトル・データの各ベクトルにベクトル・タイプが割り当てられ、ベクトル・タイプが、
異常ベースのガウス・ベクトル・タイプ、
異常ベースのIQRベクトル・タイプ、
平均ベースのベクトル・タイプ、
平均値-中央値ベースのベクトル・タイプ、
標準偏差ベースのベクトル・タイプ、及び
閾値ベースのベクトル・タイプ
からなるベクトル・タイプ群から選択される、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。 - 前記閾値ベースのベクトル・データ・タイプが、最大閾値、最小閾値、及び前記最大閾値と前記最小閾値との組合せのうちの1つを割り当てることを含む、請求項3に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記履歴案件ベクトル・データを収集する前記ステップにおいて、前記ベクトル・データの各ベクトルにオブジェクト・タイプが割り当てられ、前記オブジェクト・タイプが、クライアント・オブジェクト・タイプ、相手担当者オブジェクト・タイプ、及び案件オブジェクト・タイプのうちの1つを含む、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数の機械学習異常検出モデルが、教師あり機械学習異常検出モデルを含む、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数の異常が、
点異常タイプ、
文脈的異常タイプ、及び
集合的異常タイプ
からなる異常タイプ群から選択される少なくとも1個の異常タイプを含む、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。 - 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用してシグナル・レポートを生成するステップが、前記1つ又は複数の異常を有効な異常として検証することを含む、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記サービス・プロバイダの前記エージェントに前記シグナル・レポートを表示するダッシュボード・ユーザ・インターフェースを提供することを含む、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記シグナル・レポートの通知をユーザに配信することを含む、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記シグナル・レポートに基づいて、前記クライアント・サービス・システムによって前記サービス・プロバイダの前記エージェントに提供されるユーザ・インターフェース画面をカスタマイズすることを含む、請求項1に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- クライアントの満足を事前対応として検出するためのコンピューティング・システム実施方法であって、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、サービス・プロバイダのクライアントに関連する案件を表す現在の案件データを取得するステップと、
1つ又は複数の機械学習ベースの言語処理モデルに前記現在の案件データを提供するステップと、
前記1つ又は複数の機械学習ベースの言語処理モデルを使用して、1つ又は複数の特定の現在のクライアント案件の前記現在の案件データ内の1つ又は複数のクライアント感情を識別するステップと、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、シグナル・レポートを生成するステップであって、前記シグナル・レポートが、1つ又は複数の識別されたクライアント感情を有する前記1つ又は複数の特定の案件と、1つ又は複数の識別された1つ又は複数のクライアント感情を有するリスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情とのそれぞれのリストを含む、ステップと、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップと
を含む、コンピューティング・システム実施方法。 - 前記現在の案件データが、クライアント案件会話データ、エージェント案件会話データ、及び案件調査結果コメント・データのうちの1つ又は複数を表すテキスト・データを含む、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数の機械学習ベースの言語処理モデルが、複数の感情指標を表すコーパス・データを含む、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記サービス・プロバイダの前記エージェントに提供される前記シグナル・レポートが、リスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情のそれぞれについての誤り感情指定フィードバック(false sentiment designation feedback)特徴としてのレポートを含み、前記誤り感情指定フィードバック特徴が、前記エージェントが前記特定の1つ又は複数のクライアント感情のうちの1つ又は複数が誤り感情指定であると示したときに生成される、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数の機械学習ベースの言語処理モデルの訓練データが、前記エージェントによって生成された誤り感情指定フィードバック特徴から生成される、請求項15に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記リスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情がネガティブ感情タイプである、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記リスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情がポジティブ感情タイプである、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記リスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情が緊急感情タイプである、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記エージェントに前記シグナル・レポートを表示するダッシュボード・ユーザ・インターフェースを提供することを含む、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記シグナル・レポートの通知を前記エージェントに配信することを含む、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記シグナル・レポートに基づいて、前記クライアント・サービス・システムによって前記エージェントに提供されるユーザ・インターフェース画面をカスタマイズすることを含む、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数のクライアント感情が誤り感情指定フィードバックに関連付けられている場合、前記クライアント感情のうちの1つ又は複数が前記シグナル・レポートから削除される、請求項15に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記現在の案件のベクトル・データを取得する前記ステップにおいて、前記ベクトル・データの他のベクトルに関連して前記ベクトル・データの各ベクトルに重みが割り当てられる、請求項12に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- クライアントの満足を事前対応として検出するためのコンピューティング・システム実施方法であって、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、1つ又は複数のクライアント・サービス・システムから履歴案件ベクトル・データを収集するステップと、
前記履歴案件ベクトル・データを使用して、1つ又は複数の機械学習異常検出モデルを、案件データ内のクライアントの潜在的な不満を示す異常を検出するように訓練するステップと、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、サービス・プロバイダの1つ又は複数のクライアントに関連する現在のクライアント案件を表す現在の案件ベクトル・データを取得するステップと、
前記現在の案件ベクトル・データを前記訓練済みの1つ又は複数の機械学習異常検出モデルに提供するステップと、
前記1つ又は複数の機械学習異常検出モデルを使用して、1つ又は複数の特定の現在のクライアント案件の前記現在の案件ベクトル・データ内の1つ又は複数の異常を識別するステップと、
前記現在の案件ベクトル・データを1つ又は複数の機械学習ベースの言語処理モデルに提供するステップと、
前記1つ又は複数の機械学習ベースの言語処理モデルを使用して、1つ又は複数の特定の現在のクライアント案件の前記現在の案件ベクトル・データ内の1つ又は複数のクライアント感情を識別するステップと、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、シグナル・レポートを生成するステップであって、前記シグナル・レポートが、
1つ又は複数の識別された異常を有する前記1つ又は複数の特定の現在のクライアント案件と、1つ又は複数の識別された異常を有するリスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数の異常とのそれぞれのリスト、及び
1つ又は複数の識別されたクライアント感情を有する前記1つ又は複数の特定の案件と、1つ又は複数の識別された1つ又は複数のクライアント感情を有するリスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情とのそれぞれのリスト
を含む、ステップと、
1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して、前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップと
を含む、コンピューティング・システム実施方法。 - 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記履歴案件ベクトル・データを収集する前記ステップにおいて、前記ベクトル・データの他のベクトルに関連して前記ベクトル・データの各ベクトルに重みが割り当てられる、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記履歴案件ベクトル・データを収集する前記ステップにおいて、前記ベクトル・データの各ベクトルにベクトル・タイプが割り当てられ、ベクトル・タイプが、
異常ベースのガウス・ベクトル・タイプ、
異常ベースのIQRベクトル・タイプ、
平均ベースのベクトル・タイプ、
平均値-中央値ベースのベクトル・タイプ、
標準偏差ベースのベクトル・タイプ、及び
閾値ベースのベクトル・タイプ
からなるベクトル・タイプ群から選択される、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。 - 前記閾値ベースのベクトル・データ・タイプが、最大閾値、最小閾値、及び前記最大閾値と前記最小閾値との組合せのうちの1つを割り当てることを含む、請求項27に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記履歴案件ベクトル・データを収集する前記ステップにおいて、前記ベクトル・データの各ベクトルにオブジェクト・タイプが割り当てられ、前記オブジェクト・タイプが、クライアント・オブジェクト・タイプ、相手担当者オブジェクト・タイプ、及び案件オブジェクト・タイプのうちの1つを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数の機械学習異常検出モデルが、教師あり機械学習異常検出モデルを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数の異常が、
点異常タイプ、
文脈的異常タイプ、及び
集合的異常タイプ
からなる異常タイプ群から選択される少なくとも1個の異常タイプを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。 - 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用してシグナル・レポートを生成するステップが、前記1つ又は複数の異常を有効な異常として検証することを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記現在の案件ベクトル・データが、クライアント案件会話データ、エージェント案件会話データ、及び案件調査結果コメント・データのうちの1つ又は複数を表すテキスト・データを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数の機械学習ベースの言語処理モデルが、複数の感情指標を表すコーパス・データを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記サービス・プロバイダの前記エージェントに提供される前記シグナル・レポートが、リスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情のそれぞれについての誤り感情指定フィードバック特徴としてのレポートを含み、前記誤り感情指定フィードバック特徴が、前記エージェントが前記特定の1つ又は複数のクライアント感情のうちの1つ又は複数が誤り感情指定であると示したときに生成される、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数の機械学習ベースの言語処理モデルの訓練データが、前記エージェントによって生成された誤り感情指定フィードバック特徴から生成される、請求項35に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記リスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情がネガティブ感情タイプである、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記リスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情がポジティブ感情タイプである、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記リスト化されたより具体的な現在のクライアント案件に関連する前記特定の1つ又は複数のクライアント感情が緊急感情タイプである、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記サービス・プロバイダの前記エージェントに前記シグナル・レポートを表示するダッシュボード・ユーザ・インターフェースを提供することを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記シグナル・レポートの通知をユーザに配信することを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 1つ又は複数のコンピューティング・システムを使用して前記サービス・プロバイダのエージェントに前記シグナル・レポートを提供するステップが、前記シグナル・レポートに基づいて、前記クライアント・サービス・システムによって前記サービス・プロバイダのエージェントに提供されるユーザ・インターフェース画面をカスタマイズすることを含む、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記1つ又は複数のクライアント感情が誤り感情指定フィードバックに関連付けられている場合、前記クライアント感情のうちの1つ又は複数が前記シグナル・レポートから削除される、請求項35に記載のコンピューティング・システム実施方法。
- 前記現在の案件のベクトル・データを取得する前記ステップにおいて、前記ベクトル・データの他のベクトルに関連して前記ベクトル・データの各ベクトルに重みが割り当てられる、請求項25に記載のコンピューティング・システム実施方法。
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